mod: torch.nn.Module = self.get_submodule(module_path) if not hasattr(mod, param_name): raise AttributeError(mod._get_name() + " has no attribute `" + param_name + "`") param: torch.nn.Parameter = getattr(mod, param_name) if not isinstance(param, torch.nn.Parameter): raise Attr...
get_submodule(target: str) -> 'Module' 从Module中获取子module,example: 2.3 模型参数(parameter)与缓冲区(buffer) register_parameter(self, name: str, param: Optional[Parameter]) 用于在当前模块中添加一个parameter变量,其中参数param是一个Parameter类型(继承至tensor类型,nn.parameter.Parameter)。 Example:...
Parameter: 是nn.parameter.Paramter,也就是组成Module的参数。例如一个nn.Linear通常由weight和bias参数组成。它的特点是默认requires_grad=True,也就是说训练过程中需要反向传播的,就需要使用这个 import torch.nn as nn fc = nn.Linear(2,2) # 读取参数的方式一 fc._parameters >>> OrderedDict([('weight',...
我按照官方文档,将其中的self.parameters()改成了mindspore中nn.Cell模块里面的get_parameters()方法,返回的也是迭代器 现在的报错是 :AttributeError: 'Parameter' object has no attribute 'uniform_' 但我在文档里好像没找到uniform_()的替换,请教一下这里该怎么写呀?chengxiaoli 帖子 460 回复 1270 用户您好,...
在模型中有两种需要被保存下来的参数:parameter和buffer 一种是反向传播需要被optimizer更新的,称之为 parameter(如权重等) 一种是反向传播不需要被optimizer更新,称之为 buffer(一些阈值之类的) 注册:torch.nn.register_parameter()用于注册Parameter实例到当前Module中(一般可以用torch.nn.Parameter()代替);torch.nn....
remote( "parameter_server", get_parameter_server, args=(num_gpus,)) 就调用到了之前提到的 get_parameter_server,正式构建了参数服务器,注意,这里是在 worker 调用 get_parameter_server,但是 get_parameter_server 在 master 之上运行,在 master 之上建立参数服务器。 此时逻辑拓展如下: 代码语言:javascript ...
Parameter: 是nn.parameter.Paramter,也就是组成Module的参数。例如一个nn.Linear通常由weight和bias参数组成。它的特点是默认requires_grad=True,也就是说训练过程中需要反向传播的,就需要使用这个 代码语言:javascript 复制 importtorch.nnasnn fc=nn.Linear(2,2)# 读取参数的方式一 ...
x,y = get_data() print(x,y,'\n') print(show_data(x,y)) # 定义数据集 class TwoSumDataset(torch.utils.data.Dataset): def __init__(self,size = 100000): super(Dataset, self).__init__() self.size = size def __len__(self): ...
Parameter dense1_bias (shape=(1,), dtype=float32) ) params['params']['layers_2'] FrozenDict({ kernel: Array([[-0.20739523], [ 0.16546965], [-0.03713543], [-0.04860032], [-0.2102929 ], [ 0.163712 ], [ 0.27240783], [-0.4046879 ]], dtype=float32), ...
import torchimport torch.nn as nnimport torchvisionprint(torch.__version__)print(torch.version.cuda)print(torch.backends.cudnn.version())print(torch.cuda.get_device_name(0)) 可复现性 在硬件设备(CPU、GPU)不同时,完全的可复现性无法保证,即使随机种子相同。但是,在...